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《多风电场并网时安全约束机组组合的混合整数规划解法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第34卷第5期Vol.34No.52010年3月10日Mar.10,2010多风电场并网时安全约束机组组合的混合整数规划解法叶荣,陈皓勇,王钢,陈盼(华南理工大学电力学院,广东省广州市510640)摘要:由风电预测不精确导致的随机性给安全约束机组组合和经济调度等带来新的挑战,尤其当考虑多风电场并网时,在确定性机组组合问题上表现良好的混合整数规划方法将陷入困境。文中通过引入发电机功率分布因子,并用基于极限场景集的场景法取代基于蒙特卡洛仿真的场景法,在计算时间和计算精度2个方面进行了改善。经过修改的IEEE118节点系统算例证明了在多风电场并网时,所述方法能更快地获得对风电随
2、机性适应力更强的机组组合方案。关键词:多风电场;安全约束机组组合;混合整数规划法;功率分布因子;极限场景0引言这些研究有2个共同点:一是都使用了基于蒙特卡洛仿真的场景法,且都假设系统中只有一个风风电作为一种清洁、低成本、技术成熟的可再生电场,当考虑多个风电场时,该方法的场景数将急剧能源,近年来在世界各国得到了长足发展,中国丰富上升;二是都使用了混合整数规划(MIP)方法求解[122]的风力资源也提供了发展风电的潜力。然而,目模型。事实上,最优化领域(尤其是割平面法)的突前基于风速预测的风电出力预测仍无法达到很高精破已使MIP逐渐成为解决电力系统优化运行问题度,预测值与实际
3、出力存在不可避免的随机误差。的利器[11212],它的优点如下:①能确保找到全局最优随机性的处理是风电并网发电技术中的难点,给安解;②具备精确而有韧性的建模能力,能直接、简便全约束机组组合(SCUC)和安全约束经济调度地表示目标函数和约束,适合处理安全约束,添加约[325](SCED)带来新的挑战和要求。通过对非风电机束和变量时不需要对原有的模型进行复杂的改进;组的合理调度消化风电的随机波动:一种方法是增③模型建立后可直接调用商业软件包求解,使建模加备用量,但足够保证系统安全的备用量不易精确者的注意力集中于问题定义而不是算法本身。计算,得到的结果通常偏向保守;更好的方法是
4、使用然而,基于蒙特卡洛仿真的场景法构造的随机基于场景法的随机规划,求取对风电随机性具有一模型使用MIP求解时,随着模型规模增大,MIP的[6210][13]定适应性的机组启停和出力方案。计算时间将呈指数形式上升。考虑多风电场时基于场景法的随机规划根据风电出力预测值及产生的巨量场景会带来过大的模型规模和过重的计[14]其误差概率分布生成一个预测场景和大量误差场算负担,通常只能采用场景缩减技术牺牲计算精景,非风电机组在所有场景中具有相同的启停方案度换取MIP的可行性。文献[13]指出精心设计模和不同的出力,以最小化预测场景下的发电费用或型的表达方式并控制规模是改善MIP实用效
5、果的所有场景下发电费用的加权平均值为目标。文献关键。[5]本文验证了发电机功率分布因子的引入对多[7]建立基于场景法的SCUC随机模型,考虑了负风电场SCUC模型MIP求解过程的加速作用;证明荷预测误差和系统故障,认为不需计及备用,因为场了极限场景集对风电出力取值空间的完全代表性,景法本身已体现对随机事件的防范。文献[8]进一取代基于蒙特卡洛仿真的场景法,减小了计算精度步证明了在场景法中考虑适量备用才是解决随机的损失。通过计算速度和精度2方面的改进,探索SCUC的最优策略。文献[9]将场景法用于风力发了一条应用MIP求解多风电场并网时安全约束机电,建立风电场并网安全约束市
6、场出清模型。文献组组合问题的可行途径。[10]还要求预测场景下机组出力方案和误差场景下方案间的过渡满足爬坡速率约束,保证方法的可操1适应MIP的多风电场SCUC模型作性。1.1发电机功率分布因子(GGDF)的加速作用直流潮流模型中,线路容量约束通常表示为:收稿日期:2009209215;修回日期:2009212203。P=Bθ教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET2082θj′-θj″(1)0207);教育部科学技术研究重点资助项目(109128)。≤LjPj∈Jxj—29—2010,34(5)式中:P=Bθ为直流潮流方程的矩阵形式,θ′和θ″为为时段t机组g在预
7、测场景下的出力;K(g,mg)为线路j两端节点的电压相角;xj为线路j的阻抗;Lj机组g开机费用分段函数中第mg段对应的函数为线路j的容量;J为线路集。值;式(5)为机组出力上下限约束;pg和pg分别为文献[14]提出的GGDF使直流潮流模型中的出力上下限;式(6)为旋转备用约束;r(g,t)为机组线路潮流表示为发电机组出力的线性组合,去除了g在时段t提供的旋转备用,R(t)为时段t系统的旋电压相角变量,将式(1)转化为更加简洁、明晰的形转备用需求;式(7)为机组爬坡速率约束;Rd(g)和式,本文第3节的算例将证明这个转化能显
